Содержание к диссертации
Введение
1. Актуальные проблемы обеспечения качества выполнения логисти ческих функций инструментального обеспечения машинострои тельного производства 7
1.1. Система инструментального обеспечения как объект управления 7
1.2. Организация учета движения технологической оснастки в производственном процессе 15
1.3. Анализ методов прогнозирования потребности в режущем инструменте 16
1.4. Анализ методов управления запасами режущего инструмента 21
1.5. Информационная логистика в системе управления качеством продукции 27
1.6. Качество управления инструментальным обеспечением и ее место при формировании качества продукции 32
1.7. Цели и задачи исследования 40
2. Логистика инструментального обеспечения 41
2.1. Структурно-функциональная модель обеспечения производст венного процесса режущим инструментом 41
2.2. Управление запасами режущего инструмента 52
2.2.1. Имитационная модель управления запасами режущего инструмента 52
2.2.2. Критерий оптимальности при определении параметров дисцип лины поставок режущего инструмента 58
2.2.2.1. Анализ затрат на хранение запасов режущего инструмента 58
2.2.2.2. Анализ затрат, вызванных дефицитом режущего инструмента.
2.2.3. Проверка правильности работы имитационной модели при помощи аналитической модели Эрланга 63
2.2.4. Примеры практического использования моделей управления запасами режущего инструмента на практике 67
2.2.5. Многономенклатурная оптимизация логистических издержек при управлении запасами режущего инструмента 70
2.3. Выводы 72
3. Прогнозирование расхода режущего инструмента . 74
3.1. Регрессионная модель прогнозирования расхода режущего инструмента 76
3.2. Прогнозирование расхода режущего инструмента при малом объеме статистических данных
3.2.1. Проверка значимости моделей по критерию Фишера 81
3.2.2. Погрешности моделей 82
3.2.3. Экспериментальная проверка точности моделей 83
3.3. Доверительный интервал и гамма-процентный расход режущего инструмента 87
3.4. Повышение качества прогнозов на основе самообучения модели 91
3.5. Пример практического прогнозирования расхода режущего инструмента 103
3.6. Обучение модели в ходе производства 104
3.7. Выводы 105
4. Промышленная реализация информационной поддержки осуществления логистических функций инструментального обеспечения производственного процесса 106
4.1. Построение распределенной логистической информационной системы обеспечения производства режущим инструментом 106
4.2. Математико-лингвистическое обеспечение информационной поддержки осуществления логистических функций инструментального обеспечения 109
4.2.1. Математико-лингвистическое обеспечение задачи учета 109
4.2.2. Математико-лингвистическое обеспечение задачи прогнозирования расхода режущего инструмента
4.3. Мониторинг эффективности производственного процесса 128
4.4. Результаты практической реализации работы 131
4.5. Выводы 133
Заключение 134
Библиографический список
- Анализ методов прогнозирования потребности в режущем инструменте
- Критерий оптимальности при определении параметров дисцип лины поставок режущего инструмента
- Экспериментальная проверка точности моделей
- Математико-лингвистическое обеспечение информационной поддержки осуществления логистических функций инструментального обеспечения
Анализ методов прогнозирования потребности в режущем инструменте
Этапы жизненного цикла продукции В настоящее время национальный опыт в области стандартизации и применения систем обеспечения качеством сосредоточен в ряде стандартов ИСО серии 9000:2000 [42, 43, 44], одно из требований которых заклю чается в определении, обеспечении и поддержании в рабочем состоянии инфраструктуры, необходимой для достижения соответствия продукции. При этом в состав инфраструктуры включаются здания, рабочее пространство и связанные с ними средства труда, оборудование для производственных процессов, как технические так и программные средства, службы обеспечения.
Инструментальное обеспечение (ИО) является весомой составляющей инфраструктуры предприятия. Вопросы ИО решаются на таких важных этапах жизненного цикла продукции как материально-техническое снабжение, подготовка и разработка производственных процессов, контроль и проведение испытаний, упаковка продукции и находятся в ведении инструментального хозяйства.
Инструментальное хозяйство (ИНХ) - неотъемлемая часть производственной структуры машиностроительного завода. Оно создается для централизованного управления и проведения работ по обеспечению производства технологической оснасткой, ее хранению, эксплуатации и ремонту.
Под технологической оснасткой (ТО) понимаются в соответствии с ГОСТ 31.0000.01-90 основные инструменты, осуществляющие непосредственное воздействие на заготовку, вспомогательные инструменты, определяющие рабочие движения и приспособления для закрепления заготовок и деталей.
В настоящее время к ИНХ предприятия предъявляются жесткие требования в отношении заданного уровня надежности обеспечения ТО рабочих мест. Предприятию, чтобы остаться конкурентоспособным, необходимо организовать производственный процесс так, чтобы свести к минимуму затраты на его осуществление, в том числе затраты на обеспечение ТО, при постоянном стремлении к улучшению качества продукции. Процесс обеспечения производства ТО осложняется тем, что решения принимаются в условиях неустойчивой номенклатуры заказываемой оснастки.
В состав ИНХ в зависимости от типа производства включают подразделения, совокупность которых образует единый производственно-технический комплекс [3]. К ним относятся: инструментальный цех, центральный инструментальный склад (ЦИС), инструментально-раздаточные кладовые (ИРК), заточные мастерские, отдел материального нормирования (ОМН) инструментальной группы. Структура ИНХ на разных предприятиях не одинакова и определяется типом производства, номенклатурой и количеством потребляемой оснастки. Кроме того следует отметить, что в ходе своей деятельности ИНХ находится в тесном взаимодействии с различными подразделениями предприятия: отделом подготовки производства, экономическим управлением (ЗУ), управлением материально-технического снабжения (УМТС), отделом автоматизированной системы управления производством (ОАСУП) и др. Такой состав внутрипроизводственных отношений в свою очередь накладывает определенные проблемы при решении задач, находящихся на стыке интересов разных подразделений.
Настоящий период характеризуется комплексным системным подходом к проблемам эффективной организации и управления обеспечением производства ТО [3, 4, 20, 38, 40, 69]. В литературных источниках даются различные определения ИО. Наиболее общее предложено В.Г. Логашевым [40]. Под инструментальным обеспечением он понимает один из видов обеспечения работы производственных систем, среди которых технологическое. техническое, математическое, программное, информационное, лингвистическое, методическое, организационное, экономическое обеспечения; они представляют собой совокупность средств, методов, моделей, документов и показателей, с помощью которых достигается эффективная работа системы. Для ИО средствами являются оборудование для их проектирования, изготовления, испытания, ремонта, утилизации, транспорт для доставки, склады для хранения, измерительный инструмент для диагно
стики, устройства для регулирования; методы представляются способами обеспечения производственного процесса инструментальным ресурсом; модели чаще всего существуют в виде расчетных формул, чертежей, программ, реализующих методы на ЭВМ; документы содержат всю необходимую информацию для совершения действий и их отражения для запоминания; показатели характеризуют эффективность соответствующих видов обеспечения. В работе [4] в состав "единой комплексной системы инструментального обеспечения производства (КСИОП)" включены три взаимодействующие системы: система инструментального производства, система эксплуатации ТО, система управления ИНХ. В работе [3] вместо термина "инструментальное обеспечение" используется "инструментальное обслуживание", которое включает в себя все стадии создания и эксплуатации ТО как машиностроительного изделия. Однако, несмотря на некоторые расхождения формулировок, авторы сходятся к единой цели ИО, наиболее четко сформулированной в работе [4] - "выпуск продукции высокого качества в установленные сроки и с наименьшими затратами".
Следует иметь ввиду, что ИО предприятия реализуется в условиях неоднозначности протекания процессов, ситуаций реализации решений и многообразия возможных состояний, в которых в будущем может оказаться предприятие. В момент принятия решений практически невозможно получить точные и полные знания о всех действующих или только проявляющихся внутренних и внешних факторах (состояние оборудования, время поставки, время между соседними требованиями на ТО). Следствием этого является неуверенность в достижимости поставленной цели - обеспечить производство оснасткой, когда в результате реализации выбранного решения непрерывность производственного процесса при минимальных затратах в большей или меньшей степени не достигается. Возможные отрицательные последствия решений принятых и реализуемых без учёта риска возникновения дефицита ТО, могут оказаться весьма болезненными.
Так как разрешение неопределенности происходит на разных иерархических уровнях (от предприятия в целом до рабочего места в отдельности), то и влияние игнорирования риска имеет разный характер. Для предприятия, это может проявиться в различных нежелательных хозяйственных результатах. К ним относятся, например, снижение качества продукции, уменьшение размеров прибыли и т.д.
На уровне рабочего места, игнорирование риска того, что в нужный момент не окажется требуемого инструмента, может привести к продолжительным простоям, а значит и потери рабочим части заработанной платы, особенно при сдельной оплате труда. Данное обстоятельство объясняет стремление рабочего подстраховаться на случай задержки поставки инструмента и создать некоторые запасы. В отдельности, такие запасы редко имеют большую стоимость, но в совокупности по предприятию, представляют большое значение. Применение жестких мер по изъятию излишков с рабочих мест носит явно не популярный характер и не является выходом из положения.
Критерий оптимальности при определении параметров дисцип лины поставок режущего инструмента
Успешная работа предприятия в условиях Total Quality Management (TQM) тесно связана с процессами управления материально-техническими ресурсами [23]. При этом предприятие должно опираться на выводы от финансового анализа и оценку возможных рисков.
Основные подразделения предприятия всегда смотрят на вопрос управления запасами в связи со своими интересами, которые нередко вызывают конфликтные ситуации. Например, если службы маркетинга, сбыта, производственные службы желали бы повышения норм запасов, тем самым предотвращая срывы и простои: "запас карман не тянет и позволяет спокойно жить", то финансовые службы стремятся к сокращению запасов до минимально возможного уровня, уменьшая тем самым затраты на хранение и увеличивая оборачиваемость текущих активов. С точки зрения управления качеством необходимо найти баланс между двумя целями, взаимно исключающими друг друга в своих полярных точках: сократить совокупные затраты, направленные на содержание запасов и обеспечить максимальную надежность производственных процессов.
Наиболее распространенным инструментом в управлении запасами, направленным на минимизацию суммарных затрат, традиционно признается модель оптимального размера заказа (EOQ). Причиной популярности этой модели является как простота математического аппарата, так и хорошие результаты ее практического использования.
Проблема управления запасами в данной модели сведена к определению объема заказа (Q) и частоты выполнения заказов (Г) за планируемый промежуток времени, что в свою очередь рассчитывается посредством балансирования между затратами, связанными с выполнением одного заказа (О), и затратами на хранение единицы запасов (С). Размер заказа следует увеличивать до тех пор, пока снижение затрат на заказ перевешивает увеличение затрат на хранение.
В наиболее простом варианте модели, величина заказа и период между поставками принимаются постоянными величинами. Введенное в модель дополнительное ограничение по единовременной поставке новой партии в момент завершения запасов предыдущей, позволяет утверждать, что средний объем хранящихся на складе материалов равен . Соответственно, издержки хранения запасов за период между двумя поставками равны произведению затрат хранения единицы материала на средний объем запасов (рис. 1.4)
Модель управления запасами ресурсов на предприятии Для расчета затрат по выполнению заказа к условию неизменной величины заказа прибавляется предположение о постоянной стоимости зака 23 зов, поэтому затраты по заказу определяются как произведение затрат на один заказ и количество заказов за отчетный период (S/Q), где S - это потребность в материалах или готовой продукции за отчетный период, а Q— объем заказа. Оптимальный размер заказа получается при минимальных суммарных издержках по управлению запасами.
В работе [23] представлены два основных метода определения норм запасов: детерминированный (расчет проводится на основании известного периода времени выполнения заказов и нормы расхода, соответствующей справочным нормативам); стохастический (расчет проводится на основании прогнозов и с учетом данных за прошедшие периоды; наиболее критичным фактором для эффективного использования модели является возможность оценить затраты на заказ и расходы на хранение).
При этом следует отметить, что чем точнее рассчитывается потребность в необходимых ресурсах, тем меньше должна быть величина страховых запасов и возможное отклонение от плана.
В настоящее время опыт работы предприятий свидетельствует о том, что на многих из них схемы контроля за использованием запасов сложились традиционно по известной детерминированной системе "максимум -минимум" (рис. 1.5) [4, 7, 16, 20, 40, 61, 69, 85].
Если при фиксации очередного поступления или расхода РИ плановик обнаружит, что запас на складе по его расчётам снизился до уровня, обеспечивающего нужды предприятия на срок изготовления или приобретения новой партии, он включает заказ на изготовление РИ (приобретение) в программу инструментального цеха или в план поставок покупного РИ.
Данная система в целом позволяет реагировать на отклонения в размерах запасов и, следовательно, своевременно обеспечивать потребность производственных цехов в РИ, избегая по возможности дефицита в ней. Однако по ряду причин контроль за использованием запасов часто не достигает цели. Определенное влияние здесь оказывают уже рассмотренные выше погрешности в расчете потребности и погрешности учета.
Система "максимум - минимум" на практике может применяться только в определенных границах. Она позволяет своевременно обеспечить производство РИ, т. е. сократить дефицит в нем, если расход не имеет существенных колебаний в принятом периоде времени (для всех суток меся 25 ца, для всех месяцев года); цикл поставки заданной партии достаточно постоянен.
В работе [3] приведена модификация системы "максимум - минимум", которая позволяет рассматривать месячный расход РИ как случайную величину при постоянном времени поставки. Оценка математического ожидания Р равна:
В ней устранение возмущений, вызывающих отклонение от предписанного планового срока поставки оснастки на склад осуществляется при помощи страхового опережения.
Формирование срока опережения показано на рис. 1.7. На оси абсцисс откладывается время: Тс— страховой поставки; Ти],Ти2- потребления 1-го и 2-го сроков по шагам потребления, на оси ординат - запасенное количество оснастки - Вн- норма поставки; Ви1- остаток после 1-го потребления.
Поставка может быть осуществлена в любой момент, перекрываемый страховым опережением. Следовательно, оно определяется разбросом сроков выполнения плановых заданий по изготовлению оснастки. Держать запас невыгодно с точки зрения омертвления оборотных средств и загруз-ки тжладов, а поэтому стремятся повысить дисциплину поставок и свести задел к нулю. Такой режим известен под названием «точно в срок», однако, он имеет довольно узкое применение, когда скорость расхода достаточно низкая, а возможность обеспечить интенсивность поставок высокая. 1.5. Информационная логистика в системе управления качеством продукции
В ряде работ [6, 82 и др.] показано, что большое значение в системе управления качеством придается информационной поддержке, которая является одним из ключевых факторов при проведении внутреннего аудита. Так в работе [82] система качества представляется как информационно насыщенная система, в которой обращаются огромные объемы разнообразной информации, а следовательно, нуждается в такой структуре информационных связей, при которой обеспечивались бы возможности эффективной обработки информации, а также обеспечение ее достоверности, своевременности, полноты, точности и доступности.
В исследованиях [48, 64, 70, 80, 84, 86] отмечалось, что информация в производственном процессе - это средство, приводящее, поддерживающее и направляющее его действие. Любой шаг в производственном процессе совершается в результате осуществления информационного процесса. Каждому этапу процесса изготовления машины присущи свои информационные процессы, цели и содержание которых обусловлены спецификой решаемых задач. Переменная номенклатура изделий, находящихся в производстве, приоритеты заказов, отклонения затрат времени при выполнении операций, отказы оборудования, несовершенства организации и управления производственным процессом и другие факторы делают практически невозможным ведение процесса по строгому расписанию [48] без последующей коррекции. Следовательно, на любом этапе для решения конкретных технологических и производственных задач необходимо обеспечить рациональную организацию информационных процессов на основе регламентации и упорядочивания информации, конкретизацию ее видов, определение и унификацию ее форм, единообразия языка управления, в том числе и достижение терминологического единства описания всех факторов в информационной системе [64].
Экспериментальная проверка точности моделей
Существующие в настоящее время коммуникационные ограничения не позволяют свести в одно место всю информацию, необходимую для решения задачи ИО. Службы, задействованные в ИО, имеют различное административное подчинение и различные функции, выполнение которых распределено во времени. Отдел материального нормирования (ОМН) определяет нормы отпуска РИ и в соответствии с ними распределяет инструмент по цехам, составляет заявки на приобретение РИ; центральный инструментальный склад (ЦИС) осуществляет оформление прихода, проверку РИ, централизованное хранение и выдачу его цехам в инструментально-раздаточные кладовые (ИРК). В инструментальном цехе изготавливают и восстанавливают РИ. Управление технического контроля осуществляет контроль покупного РИ, а также РИ собственного изготовления. ОАСУП осуществляет подготовку данных об обороте РИ для бухгалтерии, отдел материально-технического снабжения (ОМТС) осуществляет закупку и поставку РИ и исходных материалов для его производства.
Многочисленные организационно-экономические причины, временной интервал между этапами проектирования и изготовления изделий обусловливают ряд неопределенностей. Так технолог при разработке норм на РИ и определении его номенклатуры не знает будет ли фактически обеспечена поставка выбранного им варианта, в УМТС отсутствует информация о допустимых заменах РИ, об экономических издержках в производственном процессе, связанных с такими заменами и т.д. Поэтому СУИО должна обеспечивать как прямые (при разработке проектных и управленческих решений), так и обратные (при проведении изменений проектных решений и их согласовании) информационные связи.
Для решения задачи повышения качества управления ИО был выполнен функциональный анализ и синтез системы обеспечения производства машин режущим инструментом. В качестве лингвистического обеспечения были использованы методы структурного анализа и проектирования SADT и диаграмм потоков данных DFD, разработанные для функционального моделирования сложных многоуровневых систем и представляющих собой графический язык и набор процедур анализа для понимания системы прежде, чем можно представить себе ее воплощение.
SADT - это способ уменьшить количество дорогостоящих ошибок за счет структуризации процесса на ранних этапах создания интеллектуальной системы, улучшения контактов между пользователями и разработчиками и сглаживания перехода от анализа к проектированию. Причем исследования показывают, что цена обнаружения и исправления ошибок становится выше на более поздних стадиях проектирования интеллектуальных систем. В [41] приведены данные, что исправление ошибки на стадии проектирования стоит в 2 раза, на стадии тестирования - в 10 раз, а на стадии эксплуатации системы в 100 раз дороже, чем на стадии анализа. На обнаружение ошибок, допущенных на этапе анализа и проектирования, расходуется примерно в 2 раза больше времени, а на их исправление -примерно в 5 раз, чем на ошибки, допущенные на более поздних стадиях. Кроме того, ошибки анализа и проектирования часто обнаруживаются пользователями системы, что вызывает их недовольство.
Однако, следует отметить, что дуги в SADT жестко типизированы (вход, выход, управление, исполнитель), в то время как применительно к системам обработки информации стирается смысловое различие между входами-выходами с одной стороны, и управлениями и механизмами, с другой: входы, выходы и управления являются потоками данных и/или управления и правилами их трансформации. Более того, в SADT вообще отсутствуют выразительные средства для моделирования особенностей систем обработки информации. Поэтому при проектировании информационных систем декомпозицию функций документооборота наиболее целесообразно проводить при помощи DFD -диаграмм (Data flow diagramming) [46,47].
Подобно SADT, DFD представляет модельную систему как сеть связанных между собой работ. DFD-диаграммы описывают функции обработки информации, документы, объекты, а также сотрудников или отделы, которые участвуют в обработке информации. Синтаксис DFD включает помимо работ и стрелок дополнительные элементы: внешнюю сущность, которая служит для изображения внешних по отношению к проектируемой системе объектов, (например, клиент, отдел кадров, справочники) и хранилище данных - "склад" информационных объектов. Хранилищем данных может быть банк данных, файл или архив бумажных документов. Хранилище данных - это как бы «замороженные» данные, позволяющие отобразить отсрочку в передаче объектов и информации от одной работы к другой. Наличие в диаграммах DFD элементов для описания источников, приемников и хранилищ данных позволяет более эффективно и наглядно описать процесс документооборота [46, 24, 107].
Математико-лингвистическое обеспечение информационной поддержки осуществления логистических функций инструментального обеспечения
Ситуация, когда средний квадрат отклонений не равен нулю, означает, что полученная регрессионная зависимость не описывает точно все множество имеющихся данных. То есть регрессионная зависимость, получаемая на основе уравнений (3.1, 3.4, 3.5) обеспечивает в среднем максимально возможную точность совпадений расчётных и исходных значений расхода РИ, но возможны отклонения в ту или иную сторону. Следовательно, при прогнозировании расхода инструмента неизбежны отклонения расчётных значений от действительных.
Оценить величину этих отклонений и точность работы регрессионного уравнения можно при использовании доверительных интервалов. Для определения характеристик доверительных интервалов необходимо знать законы распределения исходных величин или, по крайней мере, их частные вероятностные характеристики.
Закон распределения является полной, исчерпывающей характеристикой системы нескольких случайных величин. Однако, иногда ограниченность объема статистических данных не дает возможность построить закон распределения случайных величин. В других случаях исследование вопроса с помощью сравнительно громоздкого аппарата законов распределения не оправдывает себя в связи с невысокими требованиями к точности результата [28]. В таких случаях вместо законов распределения применяют неполное описание системы случайных величин с помощью минимального количества числовых характеристик: математического ожидания, дисперсии и корреляци-онных моментов, характеризующих попарную корреляцию всех величин, входящих в систему.
Для моделей, описанных уравнениями (3.4), (3.5), указанные характеристики определяются следующим образом. Представив параметры уравнения в матричной форме, мы имеем:
Для модели, описанной уравнением (3.1), дисперсия и математическое ожидание определяются следующим образом. Предсказанное значение Y - а1х1 + а2х2 +... + апхп есть оценка для M(Y). Дисперсия величины Y, т.е. D\ajX} + а2х2 + ... + апхп\, есть
Погрешность расчёта расхода инструмента с учётом статистической независимости отдельных слагаемых определяется через дисперсию. Поскольку общий расход инструмента вычисляется суммированием многочисленных значений расхода по каждой детале-операции обработки различных деталей, то в соответствии с центральной теоремой А. М. Ляпунова [18,19], которая гласит: "Если случайная величина X представляет собой сумму большого числа взаимно независимых случайных величин, влияние каждой из которых на сумму мало, то X распределена по закону, близкому к нормальному", следует ожидать нормального распределения X , т.е.
Гамма-процентный расход инструмента определяется с учётом нормальности распределения следующим образом: где у - вероятность того, что расход инструмента не превысит величину Y , а (1-у) - риск превышения реального расхода Y расчётного Yy, 8(у) - квантиль нормированного нормального распределения [18]. " МО
Известно, что чем по большим статистическим данным строится регрессионная зависимость, тем более точный прогноз будет в результате использования полученного уравнения. Данное обстоятельство обуславливает применение механизмов обучения и самообучения модели прогнозирования расхода РИ.
Самообучение модели заключается в том, что по мере накопления данных о расходе инструмента заданной номенклатуры, получаемых в ходе производства, соответствующее регрессионное уравнение вида (3.1,3.4,3.5) уточняется за счёт автоматического пересчёта коэффициентов.
В первом случае самообучение модели предполагает процесс полного пересчёта всех характеристик регрессионного уравнения в момент прогнозирования расхода РИ. Т.е. заново рассчитываются все коэффициенты по формулам (3.3) и (3.7). При этом в базе данных хранится вся матрица предикторов и откликов на каждый инструмент.
Во втором случае для каждого наименования (типоразмера) инструмента необходимо хранить в базе данных следующую информацию: число расходов т определенных в ходе производства; матрицу коэффициентов и вектор откликов.
Данный подход обеспечивает минимизацию числа хранимых данных, требуемых для расчёта. Однако у подобного подхода есть серьезный недостаток, заключающийся в том, что невозможно сформировать регрессионное уравнение на основе не всего множества расходов для данного инструмента, а только какой-то его части, выделенной по определенному критерию (например, только за определенный период).
Исходя из вышеизложенного, был сделан вывод о целесообразности применения в автоматизированной системе прогнозирования расхода режу 93 щего инструмента механизма самообучения, предполагающего полный пересчёт характеристик регрессионных уравнений.
Следующие примеры наглядно демонстрируют применение принципов самообучения при прогнозировании расхода режущего инструмента.
Для графического отображения всех результатов расчётов и получения целостной картины поведения модели используется следующая оценка средней погрешности прогнозирования т расходов: где N ч : І и Nucx : І - соответственно расчетный и реальный расход инструмента для / -ого периода при j включенных при формировании регрессионного уравнения расходов, N - число фиксированных расходов, учитываемых при формировании регрессионного уравнения. Механизм, поясняющий формирование таблицы расчетных значений при изменении количества учтенных расходов, приведен на рис. 3.8.
Изменение погрешности прогноза для метчика М10х1.5 2640-0117 ГОСТ 1604-71, вычисленной на основании разницы исходных значений (приложение 1) и расчётных значений приведено в табл. 3.3 - 3.4 и в процентном отношении на рис. 3.9.
Характеристики регрессионных уравнений, построенных на основании малого количества расходов, могут сильно отличаться друг от друга. Поэтому, для сокращения возможности искажения результатов расчётов из-за специфического расположения деталей в сформированной выборке, расчёты производились дважды. Различие заключалось в порядке добавления расхода в выборку, используемую для формирования регрессионного уравнения. В первом случае (исходный порядок) расходы добавлялись последовательно - в порядке, случайным образом установленном при формировании выборки на предприятии. Во втором варианте расчёта расходы в выборку добавлялись в обратном порядке.
